C++求所有顶点之间的最短路径(用Floyd算法)

本文实例为大家分享了C++所有顶点之间路径" title="最短路径">最短路径的具体代码,供大家参考,具体内容如下

一、思路: 不能出现负权值的边

用Floyd算法,总的执行时间为O(n的3次方)

k从顶点0一直到顶点n-1,

如果,有顶点i到顶点j之间绕过k,使得两顶点间的路径更短,即dist[i][k] + dist[k][j] < dist[i][j],则修改:dist[i][j]

如:(1)当k=0时,

顶点2绕过顶点0到达顶点1,使得路径为:3+1 < dist[2][1],所以,要修改dist[2][1]=4,同时要修改path[2][1]=path[0][1];

顶点2绕过顶点0到达顶点3,使得路径为:3+4 < dist[2][3],所以,要修改dist[2][1]=7,同时要修改path[2][3]=path[0][3];

(2)当k=1时,

顶点2绕过顶点1到达顶点3,使得路径为:2->0->1->3,3+1+2=6 <dist[2][3]=7,所以,要修改dist[2][3]=6,同时要修改path[2][3]=path[1][3];

一直重复上面步骤,直到k=6

二、实现程序:

1.Graph.h:有向图

#ifndef Graph_h

#define Graph_h

#include <iostream>

using namespace std;

const int DefaultVertices = 30;

template <class T, class E>

struct Edge { // 边结点的定义

int dest; // 边的另一顶点位置

E cost; // 表上的权值

Edge<T, E> *link; // 下一条边链指针

};

template <class T, class E>

struct Vertex { // 顶点的定义

T data; // 顶点的名字

Edge<T, E> *adj; // 边链表的头指针

};

template <class T, class E>

class Graphlnk {

public:

const E maxValue = 100000; // 代表无穷大的值(=∞)

Graphlnk(int sz=DefaultVertices); // 构造函数

~Graphlnk(); // 析构函数

void inputGraph(); // 建立邻接表表示的图

void outputGraph(); // 输出图中的所有顶点和边信息

T getValue(int i); // 取位置为i的顶点中的值

E getWeight(int v1, int v2); // 返回边(v1, v2)上的权值

bool insertVertex(const T& vertex); // 插入顶点

bool insertEdge(int v1, int v2, E weight); // 插入边

bool removeVertex(int v); // 删除顶点

bool removeEdge(int v1, int v2); // 删除边

int getFirstNeighbor(int v); // 取顶点v的第一个邻接顶点

int getNextNeighbor(int v,int w); // 取顶点v的邻接顶点w的下一邻接顶点

int getVertexPos(const T vertex); // 给出顶点vertex在图中的位置

int numberOfVertices(); // 当前顶点数

private:

int maxVertices; // 图中最大的顶点数

int numEdges; // 当前边数

int numVertices; // 当前顶点数

Vertex<T, E> * nodeTable; // 顶点表(各边链表的头结点)

};

// 构造函数:建立一个空的邻接表

template <class T, class E>

Graphlnk<T, E>::Graphlnk(int sz) {

maxVertices = sz;

numVertices = 0;

numEdges = 0;

nodeTable = new Vertex<T, E>[maxVertices]; // 创建顶点表数组

if(nodeTable == NULL) {

cerr << "存储空间分配错误!" << endl;

exit(1);

}

for(int i = 0; i < maxVertices; i++)

nodeTable[i].adj = NULL;

}

// 析构函数

template <class T, class E>

Graphlnk<T, E>::~Graphlnk() {

// 删除各边链表中的结点

for(int i = 0; i < numVertices; i++) {

Edge<T, E> *p = nodeTable[i].adj; // 找到其对应链表的首结点

while(p != NULL) { // 不断地删除第一个结点

nodeTable[i].adj = p->link;

delete p;

p = nodeTable[i].adj;

}

}

delete []nodeTable; // 删除顶点表数组

}

// 建立邻接表表示的图

template <class T, class E>

void Graphlnk<T, E>::inputGraph() {

int n, m; // 存储顶点树和边数

int i, j, k;

T e1, e2; // 顶点

E weight; // 边的权值

cout << "请输入顶点数和边数:" << endl;

cin >> n >> m;

cout << "请输入各顶点:" << endl;

for(i = 0; i < n; i++) {

cin >> e1;

insertVertex(e1); // 插入顶点

}

cout << "请输入图的各边的信息:" << endl;

i = 0;

while(i < m) {

cin >> e1 >> e2 >> weight;

j = getVertexPos(e1);

k = getVertexPos(e2);

if(j == -1 || k == -1)

cout << "边两端点信息有误,请重新输入!" << endl;

else {

insertEdge(j, k, weight); // 插入边

i++;

}

} // while

}

// 输出有向图中的所有顶点和边信息

template <class T, class E>

void Graphlnk<T, E>::outputGraph() {

int n, m, i;

T e1, e2; // 顶点

E weight; // 权值

Edge<T, E> *p;

n = numVertices;

m = numEdges;

cout << "图中的顶点数为" << n << ",边数为" << m << endl;

for(i = 0; i < n; i++) {

p = nodeTable[i].adj;

while(p != NULL) {

e1 = getValue(i); // 有向边<i, p->dest>

e2 = getValue(p->dest);

weight = p->cost;

cout << "<" << e1 << ", " << e2 << ", " << weight << ">" << endl;

p = p->link; // 指向下一个邻接顶点

}

}

}

// 取位置为i的顶点中的值

template <class T, class E>

T Graphlnk<T, E>::getValue(int i) {

if(i >= 0 && i < numVertices)

return nodeTable[i].data;

return NULL;

}

// 返回边(v1, v2)上的权值

template <class T, class E>

E Graphlnk<T, E>::getWeight(int v1, int v2) {

if(v1 != -1 && v2 != -1) {

if(v1 == v2) // 说明是同一顶点

return 0;

Edge<T , E> *p = nodeTable[v1].adj; // v1的第一条关联的边

while(p != NULL && p->dest != v2) { // 寻找邻接顶点v2

p = p->link;

}

if(p != NULL)

return p->cost;

}

return maxValue; // 边(v1, v2)不存在,就存放无穷大的值

}

// 插入顶点

template <class T, class E>

bool Graphlnk<T, E>::insertVertex(const T& vertex) {

if(numVertices == maxVertices) // 顶点表满,不能插入

return false;

nodeTable[numVertices].data = vertex; // 插入在表的最后

numVertices++;

return true;

}

// 插入边

template <class T, class E>

bool Graphlnk<T, E>::insertEdge(int v1, int v2, E weight) {

if(v1 == v2) // 同一顶点不插入

return false;

if(v1 >= 0 && v1 < numVertices && v2 >= 0 && v2 < numVertices) {

Edge<T, E> *p = nodeTable[v1].adj; // v1对应的边链表头指针

while(p != NULL && p->dest != v2) // 寻找邻接顶点v2

p = p->link;

if(p != NULL) // 已存在该边,不插入

return false;

p = new Edge<T, E>; // 创建新结点

p->dest = v2;

p->cost = weight;

p->link = nodeTable[v1].adj; // 链入v1边链表

nodeTable[v1].adj = p;

numEdges++;

return true;

}

return false;

}

// 有向图删除顶点较麻烦

template <class T, class E>

bool Graphlnk<T, E>::removeVertex(int v) {

if(numVertices == 1 || v < 0 || v > numVertices)

return false; // 表空或顶点号超出范围

Edge<T, E> *p, *s;

// 1.清除顶点v的边链表结点w 边<v,w>

while(nodeTable[v].adj != NULL) {

p = nodeTable[v].adj;

nodeTable[v].adj = p->link;

delete p;

numEdges--; // 与顶点v相关联的边数减1

} // while结束

// 2.清除<w, v>,与v有关的边

for(int i = 0; i < numVertices; i++) {

if(i != v) { // 不是当前顶点v

s = NULL;

p = nodeTable[i].adj;

while(p != NULL && p->dest != v) {// 在顶点i的链表中找v的顶点

s = p;

p = p->link; // 往后找

}

if(p != NULL) { // 找到了v的结点

if(s == NULL) { // 说明p是nodeTable[i].adj

nodeTable[i].adj = p->link;

} else {

s->link = p->link; // 保存p的下一个顶点信息

}

delete p; // 删除结点p

numEdges--; // 与顶点v相关联的边数减1

}

}

}

numVertices--; // 图的顶点个数减1

nodeTable[v].data = nodeTable[numVertices].data; // 填补,此时numVertices,比原来numVertices小1,所以,这里不需要numVertices-1

nodeTable[v].adj = nodeTable[numVertices].adj;

// 3.要将填补的顶点对应的位置改写

for(int i = 0; i < numVertices; i++) {

p = nodeTable[i].adj;

while(p != NULL && p->dest != numVertices) // 在顶点i的链表中找numVertices的顶点

p = p->link; // 往后找

if(p != NULL) // 找到了numVertices的结点

p->dest = v; // 将邻接顶点numVertices改成v

}

return true;

}

// 删除边

template <class T, class E>

bool Graphlnk<T, E>::removeEdge(int v1, int v2) {

if(v1 != -1 && v2 != -1) {

Edge<T, E> * p = nodeTable[v1].adj, *q = NULL;

while(p != NULL && p->dest != v2) { // v1对应边链表中找被删除边

q = p;

p = p->link;

}

if(p != NULL) { // 找到被删除边结点

if(q == NULL) // 删除的结点是边链表的首结点

nodeTable[v1].adj = p->link;

else

q->link = p->link; // 不是,重新链接

delete p;

return true;

}

}

return false; // 没有找到结点

}

// 取顶点v的第一个邻接顶点

template <class T, class E>

int Graphlnk<T, E>::getFirstNeighbor(int v) {

if(v != -1) {

Edge<T, E> *p = nodeTable[v].adj; // 对应链表第一个边结点

if(p != NULL) // 存在,返回第一个邻接顶点

return p->dest;

}

return -1; // 第一个邻接顶点不存在

}

// 取顶点v的邻接顶点w的下一邻接顶点

template <class T, class E>

int Graphlnk<T, E>::getNextNeighbor(int v,int w) {

if(v != -1) {

Edge<T, E> *p = nodeTable[v].adj; // 对应链表第一个边结点

while(p != NULL && p->dest != w) // 寻找邻接顶点w

p = p->link;

if(p != NULL && p->link != NULL)

return p->link->dest; // 返回下一个邻接顶点

}

return -1; // 下一个邻接顶点不存在

}

// 给出顶点vertex在图中的位置

template <class T, class E>

int Graphlnk<T, E>::getVertexPos(const T vertex) {

for(int i = 0; i < numVertices; i++)

if(nodeTable[i].data == vertex)

return i;

return -1;

}

// 当前顶点数

template <class T, class E>

int Graphlnk<T, E>::numberOfVertices() {

return numVertices;

}

#endif /* Graph_h */

2.Floyd.h

#ifndef Floyd_h

#define Floyd_h

#include "Graph.h"

#include <stack>

// Floyd算法

template <class T, class E>

void Floyd(Graphlnk<T, E> &G, E dist[][DefaultVertices], int path[][DefaultVertices]) {

// Graph是一个带权有向图,dist[]是当前求到的从顶点v到顶点j的最短路径长度,同时用数组

// path[]存放求到的最短路径

// dist[i][j]表示顶点i到顶点j的最短路径的权值

int n = G.numberOfVertices(); // 顶点数

int i, j, k;

for(i = 0; i < n; i++) { // 矩阵dist与path初始化

for(j = 0; j < n; j++) {

dist[i][j] = G.getWeight(i, j);

if(i != j && dist[i][j] < G.maxValue)

path[i][j] = i; // 从顶点i到j的最短路径初始化,j的上一个顶点为i

else

path[i][j] = -1; // 没有<i,j>的边

}

}

for(k = 0; k < n; k++) { // 有n个顶点,需要进行n次更新dist(k)和path(k)

for(i = 0; i < n; i++) {

for(j = 0; j < n; j++) {

if(dist[i][k] + dist[k][j] < dist[i][j]) {

dist[i][j] = dist[i][k] + dist[k][j];

path[i][j] = path[k][j]; // 缩短路径长度,绕过k到j

}

}

}

}

}

// 从path数组读取最短路径的算法

template <class T, class E>

void printShortestPath(Graphlnk<T, E> &G, E dist[][DefaultVertices], int path[][DefaultVertices]) {

int i, j, k, n = G.numberOfVertices();

stack<int> st; // 记忆路径

for(i = 0; i < n; i++) {

for(j = 0; j < n; j++) {

if(i != j) { // 如果不是顶点自身

cout << "从顶点" << G.getValue(i) << "到顶点" << G.getValue(j) << "的最短路径为:";

if(path[i][j] == -1) { // 表示两者之间不存在通路

cout << "顶点" << G.getValue(i) << "到顶点" << G.getValue(j) << "不存在路径!" << endl;

} else { // 存在路径

// 要把顶点存到栈中,倒过来输出路径

k = j;

do {

k = path[i][k];

st.push(k); // 把顶点k压入栈中

}while(k != i);

while(st.empty() == false) { // 当栈不空时

k = st.top(); // 退栈

st.pop();

cout << G.getValue(k) << "->";

}

cout << G.getValue(j) << ",长度为:" << dist[i][j] << endl;

}

}

} // for内循环

} // for外循环

}

#endif /* Floyd_h */

3.main.cpp

/*

测试数据:

4 8

0 1 2 3

0 1 1

0 3 4

1 2 9

1 3 2

2 0 3

2 1 5

2 3 8

3 2 6

*/

#include "Floyd.h"

int main(int argc, const char * argv[]) {

Graphlnk<char, int> G; // 声明图对象

int dist[DefaultVertices][DefaultVertices], path[DefaultVertices][DefaultVertices];

// 创建图

G.inputGraph();

cout << "图的信息如下:" << endl;

G.outputGraph();

// 求所有顶点之间的最短路径

Floyd(G, dist, path);

// 输出各个顶点之间的最短路径

printShortestPath(G, dist, path);

return 0;

}

测试结果:

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

以上是 C++求所有顶点之间的最短路径(用Floyd算法) 的全部内容, 来源链接: utcz.com/p/245129.html

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